Name: an integrated workflow of identification and quantification on fdr control-based untargeted metabolome
Uploaded: 2022-09-20T13:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about An Integrated Workflow of Identification and Quantification on FDR Control-Based Untargeted Metabolome at JoVE.com

Bu çalışma, Ulusal Anahtar Araştırma ve Geliştirme Programı (2018YFC0910200/2017YFA0505001) ve Guangdong Anahtar Ar-Ge Programı (2019B020226001) tarafından desteklenmektedir.

1. Metabolomik veri kümelerini analiz için hazırlama
NOT: Bu gösterimde, QC örneği olmayan metabolomik veri kümelerini kullanıyoruz. Servis talebi ve kontrol grupları için verilere ihtiyaç vardır. Gösterim için, GNPS veritabanı27'de genel bir veri kümesi kullanıyoruz.
<ol><li>Web sayfası https://gnps.ucsd.edu/ProteoSAFe/static/gnps-splash.jsp gidin. Veri Kümelerine Gözat'a tıklayın.</li>
	<li>"msv000084112" anaht...

<ol>
	<li>Misra, B. B., Fahrmann, J. F., Grapov, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Review+of+emerging+metabolomic+tools+and+resources:+2015-2016.">Review of emerging metabolomic tools and resources: 2015-2016.</a> Electrophoresis. 38 (18), 2257-2274 (2017).</li><li>Idle, J. R., Gonzalez, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metabolomics.">Metabolomics.</a> Cell Metabolism. 6 (5), 348-351 (2007).</li><li>Fiehn, O., Town, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metabolomics+&#8212;+the+link+between+genotypes+and+phenotypes.">Metabolomics &#8212; the link between genotypes and phenotypes.</a> Functional Genomics. , 155-171 (2002).</li><li>Town, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Functional Genomics. , (2002).</li><li>Dettmer, K., Aronov, P. A., Hammock, B. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mass+spectrometry-based+metabolomics.">Mass spectrometry-based metabolomics.</a> Mass Spectrometry Reviews. 26 (1), 51-78 (2007).</li><li>Vinayavekhin, N., Saghatelian, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Untargeted+metabolomics.">Untargeted metabolomics.</a> Current Protocols in Molecular Biology. , 1-24 (2010).</li><li>Chaleckis, R., Meister, I., Zhang, P., Wheelock, C. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Challenges,+progress+and+promises+of+metabolite+annotation+for+LC-MS-based+metabolomics.">Challenges, progress and promises of metabolite annotation for LC-MS-based metabolomics.</a> Current Opinion in Biotechnology. 55, 44-50 (2019).</li><li>Palmer, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=FDR-controlled+metabolite+annotation+for+high-resolution+imaging+mass+spectrometry.">FDR-controlled metabolite annotation for high-resolution imaging mass spectrometry.</a> Nature Methods. 14 (1), 57-60 (2017).</li><li>Scheubert, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Significance+estimation+for+large+scale+metabolomics+annotations+by+spectral+matching.">Significance estimation for large scale metabolomics annotations by spectral matching.</a> Nature Communications. 8 (1), 1494 (2017).</li><li>Schrimpe-Rutledge, A. C., Codreanu, S. G., Sherrod, S. D., McLean, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Untargeted+metabolomics+strategies-challenges+and+emerging+directions.">Untargeted metabolomics strategies-challenges and emerging directions.</a> Journal of the American Society for Mass Spectrometry. 27 (12), 1897-1905 (2016).</li><li>Bla&#382;enovi&#263;, I., Kind, T., Ji, J., Fiehn, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Software+tools+and+approaches+for+compound+identification+of+LC-MS/MS+data+in+metabolomics.">Software tools and approaches for compound identification of LC-MS/MS data in metabolomics.</a> Metabolites. 8 (2), (2018).</li><li>Katajamaa, M., Miettinen, J., Oresic, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MZmine:+toolbox+for+processing+and+visualization+of+mass+spectrometry+based+molecular+profile+data.">MZmine: toolbox for processing and visualization of mass spectrometry based molecular profile data.</a> Bioinformatics. 22 (5), 634-636 (2006).</li><li>Tsugawa, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hydrogen+rearrangement+rules:+computational+MS/MS+fragmentation+and+structure+elucidation+using+MS-FINDER+software.">Hydrogen rearrangement rules: computational MS/MS fragmentation and structure elucidation using MS-FINDER software.</a> Analytical chemistry. 88 (16), 7946-7958 (2016).</li><li>Wang, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=CFM-ID+4.0:+More+accurate+ESI-MS/MS+spectral+prediction+and+compound+identification.">CFM-ID 4.0: More accurate ESI-MS/MS spectral prediction and compound identification.</a> Analytical Chemistry. 93 (34), 11692-11700 (2021).</li><li>Ruttkies, C., Schymanski, E. L., Wolf, S., Hollender, J., Neumann, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MetFrag+relaunched:+incorporating+strategies+beyond+in+silico+fragmentation.">MetFrag relaunched: incorporating strategies beyond in silico fragmentation.</a> Journal of Cheminformatics. 8, 3 (2016).</li><li>Delabriere, A., Warmer, P., Brennsteiner, V., Zamboni, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SLAW:+A+scalable+and+self-optimizing+processing+workflow+for+untargeted+LC-MS.">SLAW: A scalable and self-optimizing processing workflow for untargeted LC-MS.</a> Analytical chemistry. 93 (45), 15024-15032 (2021).</li><li>Wang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Target-decoy-based+false+discovery+rate+estimation+for+large-scale+metabolite+identification.">Target-decoy-based false discovery rate estimation for large-scale metabolite identification.</a> Journal of Proteome Research. 17 (7), 2328-2334 (2018).</li><li>Li, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=XY-Meta:+a+high-efficiency+search+engine+for+large-scale+metabolome+annotation+with+accurate+FDR+estimation.">XY-Meta: a high-efficiency search engine for large-scale metabolome annotation with accurate FDR estimation.</a> Analytical Chemistry. 92 (8), 5701-5707 (2020).</li><li>Wen, B., Mei, Z., Zeng, C., Liu, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=metaX:+a+flexible+and+comprehensive+software+for+processing+metabolomics+data.">metaX: a flexible and comprehensive software for processing metabolomics data.</a> BMC Bioinformatics. 18 (1), 183 (2017).</li><li>Aberg, K. M., Torgrip, R. J. O., Kolmert, J., Schuppe-Koistinen, I., Lindberg, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feature+detection+and+alignment+of+hyphenated+chromatographic-mass+spectrometric+data.+Extraction+of+pure+ion+chromatograms+using+Kalman+tracking.">Feature detection and alignment of hyphenated chromatographic-mass spectrometric data. Extraction of pure ion chromatograms using Kalman tracking.</a> Journal of Chromatography. A. 1192 (1), 139-146 (2008).</li><li>Liu, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Addressing+the+batch+effect+issue+for+LC/MS+metabolomics+data+in+data+preprocessing.">Addressing the batch effect issue for LC/MS metabolomics data in data preprocessing.</a> Scientific Reports. 10 (1), 13856 (2020).</li><li>Han, W., Li, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluating+and+minimizing+batch+effects+in+metabolomics.">Evaluating and minimizing batch effects in metabolomics.</a> Mass Spectrometry Reviews. 41 (3), 421-442 (2022).</li><li>Fei, F., Bowdish, D. M. E., McCarry, B. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comprehensive+and+simultaneous+coverage+of+lipid+and+polar+metabolites+for+endogenous+cellular+metabolomics+using+HILIC-TOF-MS.">Comprehensive and simultaneous coverage of lipid and polar metabolites for endogenous cellular metabolomics using HILIC-TOF-MS.</a> Analytical and Bioanalytical Chemistry. 406 (15), 3723-3733 (2014).</li><li>Smith, C. A., Want, E. J., O'Maille, G., Abagyan, R., Siuzdak, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=XCMS:+processing+mass+spectrometry+data+for+metabolite+profiling+using+nonlinear+peak+alignment,+matching,+and+identification.">XCMS: processing mass spectrometry data for metabolite profiling using nonlinear peak alignment, matching, and identification.</a> Analytical Chemistry. 78 (3), 779-787 (2006).</li><li>Giacomoni, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Workflow4Metabolomics:+a+collaborative+research+infrastructure+for+computational+metabolomics.">Workflow4Metabolomics: a collaborative research infrastructure for computational metabolomics.</a> Bioinformatics. 31 (9), 1493-1495 (2015).</li><li>Chang, H. -. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=iMet-Q:+A+user-friendly+tool+for+label-free+metabolomics+quantitation+using+dynamic+peak-width+determination.">iMet-Q: A user-friendly tool for label-free metabolomics quantitation using dynamic peak-width determination.</a> PloS One. 11 (1), 0146112 (2016).</li><li>Wang, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sharing+and+community+curation+of+mass+spectrometry+data+with+Global+Natural+Products+Social+Molecular+Networking.">Sharing and community curation of mass spectrometry data with Global Natural Products Social Molecular Networking.</a> Nature Biotechnology. 34 (8), 828-837 (2016).</li><li>Schmid, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ion+identity+molecular+networking+for+mass+spectrometry-based+metabolomics+in+the+GNPS+environment.">Ion identity molecular networking for mass spectrometry-based metabolomics in the GNPS environment.</a> Nature Communications. 12 (1), 3832 (2021).</li><li>Kessner, D., Chambers, M., Burke, R., Agus, D., Mallick, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ProteoWizard:+open+source+software+for+rapid+proteomics+tools+development.">ProteoWizard: open source software for rapid proteomics tools development.</a> Bioinformatics. 24 (21), 2534-2536 (2008).</li><li>Johnson, S. R., Lange, B. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Open-access+metabolomics+databases+for+natural+product+research:+present+capabilities+and+future+potential.">Open-access metabolomics databases for natural product research: present capabilities and future potential.</a> Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. 3, 22 (2015).</li><li>Horai, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MassBank:+a+public+repository+for+sharing+mass+spectral+data+for+life+sciences.">MassBank: a public repository for sharing mass spectral data for life sciences.</a> Journal of Mass Spectrometry: JMS. 45 (7), 703-714 (2010).</li><li>Rawlinson, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hierarchical+clustering+of+MS/MS+spectra+from+the+firefly+metabolome+identifies+new+lucibufagin+compounds.">Hierarchical clustering of MS/MS spectra from the firefly metabolome identifies new lucibufagin compounds.</a> Scientific Reports. 10 (1), 6043 (2020).</li></ol>

Hedeflenmemiş metabolitlerin FDR kontrolü büyük bir zorluk olmuştur. Burada, FDR kontrolü ile büyük ölçekli hedefsiz metabolomik analizin (nitel ve kantitatif) eksiksiz bir boru hattını gösterdik. Bu, MS analizinde çok yaygın olan yanlış pozitifleri etkili bir şekilde azaltır.
Çalışmanız için uygun bir referans spektral kütüphanesi hazırlamak kilit bir noktadır. Başarılı ve hassas bir MS/MS tanımlaması sadece uygun eşleştirme algoritmalarını değil, aynı z...

Metabolitler biyolojik süreçlerde önemli roller oynar. Metabolitler genellikle enerji transferi, hormon düzenlemeleri, nörotransmiterlerin düzenlenmesi, hücresel iletişim ve protein post-translasyonel modifikasyonları gibi çeşitli süreçlerin düzenleyicileridir 1,2,3,4. Hedeflenmemiş metabolomik, çok sayıda metabolitin küresel bir görünümünü sağlar 5,6. Kütle spektrometresi ve kromatografi teknolojilerindeki ilerlemelerle birlikte, metabolom MS / MS spektrumlarının verimi son yıllarda hızla artmaktadır 7,8,9,10,11. Bu büyük veri kümelerinden metabolitleri tanımlamak için, MZmine 12, MS-FINDER 13, CFM-ID14, MetFrag15 ve SLAW 16 gibi çeşitli ek açıklama yazılımlarıgeliştirildi. Bununla birlikte, bu tanımlamalar genellikle birçok yanlış pozitif içerir. Nedenleri şunlardır: (1) MS / MS spektrumları, tepe eşleşmesini yanlış yönlendirebilecek rastgele gürültü içerir. (2) İzomerler ve parçalanma enerjilerindeki farklılıklar çoklu spektrum parmak izlerine neden olur ve böylece referans kütüphanesinin hacmini arttırır. (3) Referans kütüphanelerinin kalitesi farklılık gösterir. İyi bir referans spektral kütüphanesi oluşturmak için uygun bir standarda ihtiyaç vardır. Bu nedenle, fonksiyonel metabolom araştırması için hedeflenmemiş metabolomikler için sistematik bir yanlış keşif hızı (FDR) kontrolü gereklidir 7,8,9,17.
Hem Ampirik Bayes yaklaşımı hem de Target-Decoy stratejisi genel olarak FDR kontrol problemini ele aldı. Kerstin Scheubert ve ark., parçalanma ağacı tabanlı yöntemden oluşturulan aldatmaca veritabanındaki Target-Decoy stratejisinin FDR kontrol9 için en iyi yöntem olduğunu göstermiştir. Xusheng Wang ve ark., kimyadaki sekizli kurala dayanan aldatıcı üretim için bir yöntem tasarladılar ve FDR tahmini17'nin hassasiyetini geliştirdiler. Daha iyi performans için tuzak veritabanı oluşturmak için spektral kütüphanegösterilmiştir 18. Burada, spektral kütüphane tabanlı yöntemi geliştirdik ve FDR tahmininin hassasiyetini daha da artırabilecek XY-Meta19 adlı bir yazılım geliştirdik. Target-Decoy şeması altında FDR kontrolü için bir aldatmaca kütüphanesi oluşturmak için mevcut referans spektral kütüphanesini kullanır. XY-Meta kendi spektrum eşleştirme ve kosinüs benzerlik algoritmalarını destekler. Geleneksel arama ve yinelemeli arama modlarına izin verir. FDR değerlendirmesi adımında, Target-Decoy birleştirilmiş modunu ve ayrılmış modu destekler. Daha iyi esneklik için, XY-Meta harici aldatmaca kütüphanelerini kabul eder.
Metabolitlerin pik tespiti ve nicelleştirilmesi de hedefsiz metabolom analizinin önemli bir adımıdır. Pik tespiti, metabolom tanımlaması için ana yöntemdir. Genel olarak, metabolitlerin pik tespitinin doğruluğu, kütle spektrometrisinin gürültü sinyalleri, metabolitlerin düşük bolluğu, kirleticiler ve metabolitlerin bozunma ürünleri gibi birçok faktörden etkilenmiştir20. Numune sayısı çok fazla olduğunda veya sıvı kromatografi sütunu hedefsiz metabolom deneylerinde değiştirildiğinde, metabolom kantitasyonu21,22,23 için büyük bir zorluk olan olağanüstü parti etkileri ortaya çıkabilir. Şu anda, XCMS 24, Workflow4Metabolomic25, iMet-Q26 ve metaX19 gibi yazılımlar, hedeflenmemiş metabolomun en yüksek tespitini ve niceliğini gerçekleştirebilir, ancak metaX'in boru hattının daha eksiksiz ve kullanımı daha kolay olmasını öneririz. Burada, XY-Meta kullanarak genel kullanıma açık bir veri kümesi msv000084112 için tanımlama ve FDR kontrolü sürecini ve metaX kullanarak metabolitlerin tepe noktası tespitini ve niceliğini gösteriyoruz. Bu iş akışı yalnızca iki grup gerektirir ve her grubun en az iki örneği olması gerekir. MS / MS spektrum verileri, kütle spektrometresi platformu, iyonizasyon modu, şarj modu ve numune türünden bağımsız olarak gereklidir ve numune tabanlı normalleştirmeyi ve tepe tabanlı normalleştirmeyi destekleyebilir. Bu örneği takiben, araştırmacılar metabolomik tanımlama ve nicelemeyi kullanımı kolay bir şekilde gerçekleştirebilirler. Bu işlem hattını kullanmak için R programlama yeteneği gerekir. Herhangi bir programlama bilgisi olmayan araştırmacıya yardımcı olmak için, metabolomik analiz için bir bulut analiz platformu da geliştirdik. Bu bulut analiz platformunu Ek Materyal 5'te gösterdik.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>GNPS</td>
			<td>open source</td>
			<td>n/a</td>
			<td>https://gnps.ucsd.edu/ProteoSAFe/static/gnps-splash.jsp</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>XY-Meta</td>
			<td>open source</td>
			<td>n/a</td>
			<td>https://github.com/DLI-ShenZhen/XY-Meta</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>metaX</td>
			<td>open source</td>
			<td>n/a</td>
			<td>https://github.com/wenbostar/metaX</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ProteoWizard</td>
			<td>Free Download</td>
			<td>3.0.22116.18c918b-x86_64</td>
			<td>https://proteowizard.sourceforge.io/download.html</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CHI.Client</td>
			<td>Free Download</td>
			<td>ndp48-x86-x64-allos-enu</td>
			<td>http://www.chi-biotech.com/technology.html?ty=ypt</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

an integrated workflow of identification and quantification on fdr control-based untargeted metabolome

Hedefsiz metabolomik teknikler son yıllarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte, hızla artan verim ve numune sayısı, kütle spektrometresi spektrumlarının kalite kontrolü için zorluklar yaratan muazzam miktarda spektrum yaratmaktadır. Yanlış pozitifleri azaltmak için, yanlış keşif oranı (FDR) kalite kontrolü gereklidir. Son zamanlarda, XY-Meta adlı bir Target-Decoy stratejisine dayanan hedefsiz metabolom tanımlamasının FDR kontrolü için bir yazılım geliştirdik. Burada, XY-Meta ve metaX'i birbirine entegre eden eksiksiz bir analiz boru hattı gösterdik. Bu protokol, mevcut bir referans veritabanından bir aldatmaca veritabanı oluşturmak ve açık erişimli bir veri kümesinde büyük ölçekli metabolom tanımlaması için Target-Decoy stratejisini kullanarak FDR denetimi gerçekleştirmek için XY-meta'nın nasıl kullanılacağını gösterir. Diferansiyel analiz ve metabolitler ek açıklaması, metabolitlerin tepe noktaları tespiti ve kantitasyonu için metaX çalıştırıldıktan sonra gerçekleştirildi. Daha fazla araştırmacıya yardımcı olmak amacıyla, biyoinformatik becerilerine veya herhangi bir bilgisayar diline ihtiyaç duymadan bu analizler için kullanıcı dostu bir bulut tabanlı analiz platformu geliştirdik.

msv000084112'nin ham verileri msconvert.exe tarafından dönüştürüldü ve mgf dosyaları (Ek Malzeme S6) oluşturuldu.
XY-Meta, /database klasörü altında GNPS-NIST14-MATCHES_Decoy.mgf dosyası oluşturdu. Bu, orijinal referans spektral kütüphanesi GNPS-NIST14-MATCHES.mgf'den oluşturulan aldatmaca kütüphanesidir. Bu aldatmaca kütüphanesi yeniden kullanılabilir. Bu aldatma kitaplığını yeniden kullanırken, kullanıcı parametre.default dosyasında decoy_patter...

Watch this Scientific Journal Video about An Integrated Workflow of Identification and Quantification on FDR Control-Based Untargeted Metabolome at JoVE.com

An Integrated Workflow of Identification and Quantification on FDR Control-Based Untargeted Metabolome

XY-Meta ve metaX'i birbirine entegre eden hedefsiz bir metabolomik iş akışı oluşturduk. Bu protokolde, açık erişim spektrumu referansından bir aldatmaca spektral kütüphanesi oluşturmak için XY-Meta'nın nasıl kullanılacağını gösterdik ve daha sonra FDR kontrolünü gerçekleştirdik ve metabolomik spektrumları tanımladıktan sonra metabolitleri ölçmek için metaX'i kullandık.

FDR Kontrol Tabanlı Hedefsiz Metabolom Üzerinde Entegre Bir Tanımlama ve Niceleme İş Akışı

Untargeted metabolomics techniques are being widely used in recent years. However, the rapidly increasing throughput and number of samples create an ...

Bu protokol, metabolit tanımlamanın yanlış pozitiflerini etkili bir şekilde azaltan FDR kalite kontrolüne dayanan hedefsiz metabolomun kalitatif ve kantitatif analizini sağlar. Bu iş akışı, nitel analiz modülünde metabolom tanımlaması için FDR'yi daha doğru bir şekilde değerlendirmek üzere hedef-aldatma stratejisini kullanan XY-Meta'yı entegre eder. Bu önlem, hedeflenmemiş metabolom tanımlamasının yanlış pozitif sonuçlarını etkili bir şekilde filtreleyebilir ve bu da biyobelirteçleri veya anahtar molekülleri keşfetmenin sağlamlığını artırır.Araştırmacıların FDR kontrolü için hedef-aldatma stratejisini anlayabilmelerini ve ustalaşabilmelerini ve bu boru hattını protokolün varsayılan parametreleriyle birkaç kez sıkı bir şekilde çalıştırmayı denemelerini bekliyoruz. GNPS veritabanı web sayfasına gidip veri kümelerine gözat'ı tıklatarak başlayın. Başlık sütununda anahtar sözcüğü arayın ve ardından veri kümesi kimlik numarasını tıklayın.FTP kullanarak veri kümesini indirin ve ham verileri ilgili klasöre kaydedin. Ham verilerin biçimini dönüştürmek için, önce ProteoWizard yazılımını yükleyin. ProteoWizard kurulum yolu altında msconvert yazın.exe, ardından ham veri biçimini mzXML biçimine dönüştürmek için belirli parametreler gelir. Yine, msconvert'i kullanarak. exe bu verileri MGF biçimine dönüştürür ve MGF klasöründe depolar.Metabolitler için referans spektral kütüphanesini hazırlamak üzere GNPS web sayfasına gidin. NIST anahtar sözcüğünü arayın, ayrıntılar için görüntüle'yi tıklatın ve kitaplığı indirin. Kitaplığı veritabanı klasörüne kaydedin.XY-Meta programını indirin. Yapılandırma klasörünün altındaki parametre yapılandırma dosyasını bulun ve metin protokolünde açıklandığı gibi içeriğini değiştirin. Adducts türünü adduct klasöründe bir liste olarak ayarlayın.XY-Meta.exe komutunu kullanarak metabolit tanımlama ve yanlış keşif hızı kontrolünü gerçekleştirin. MetaX yazılım paketini indirin ve yükleyin. Ardından örnek listesini düzenleyin.txt dosyası, metin protokolünde açıklandığı gibi örneği ve buna karşılık gelen kütle spektrometresi verilerini belirtmek için kullanılır. MetaX yazılımını kullanarak Mock ve wild-type gruplarının nicelleştirilmesi için komut dosyasını çalıştırmak üzere metin protokolüyle birlikte verilen R dosyasını kullanın. PCA grafiği gibi nicel analiz sonuçlarının depolandığı çıktı klasörünü kontrol edin.Ardından, hem sonuçları tümleştirmek hem de R betiğini çalıştırmak için metabolit tanımlamalarını kullanarak nitel ve nicel analizdeki tepe noktalarına açıklama eklemek için R betiğindeki parametreleri değiştirin. Niceliklendirilmiş metabolitlerin kutu grafikleri, sağlıklı ve hastalık örneklerinin genel dağılımının, ortalama değerlerin düşük dalgalanmasıyla benzer olduğunu göstermiştir. Metabolitlerin sadece% 3.39'u eksik değerlerin% 30'undan fazlasına sahipti.Her iki gruptan örneklerin temel bileşen analizi grafiği, metaX'in CV'si 0.3'ten az olan metabolitlerin oranını önemli ölçüde artırdığını göstermiştir. Üç istatistiksel test yönteminden farklı olarak tespit edilen metabolitlerin Venn diyagramı, 119 yaygın metaboliti ortaya çıkardı. Tüm açıklamalı metabolitlerin yük dağılımına göre tutma süresi ve kütle, altı anlamlı ve farklı şekilde tespit edilen metabolitleri gösteren, 0.01'den daha düşük bir yanlış keşif oranı ile çizilmiştir.İş akışı testi için süreyi sınırlamak önemlidir. Analiz için çok fazla örnek seçmemeyi ve her grupta en az iki örnek bulundurmayı unutmayın. Bu teknik, FDR kontrolüne dayalı spektrum eşleştirme sonuçlarını kullanarak daha sağlam bir referans spektrum spektral kütüphanesi oluşturan veriden bağımsız toplama verilerinden metabolize edilmiş tanımlamanın kalite kontrolünü sağlar.

Research

JoVE Journal

Biochemistry

A Simple Method for High Throughput Chemical Screening in Caenorhabditis Elegans

A Simple Method for High Throughput Chemical Screening in Caenorhabditis Elegans

Yüksek işlem hacmi Caenorhabditis Elegans kimyasal tarama için basit bir yöntem

Caenorhabditis elegans is a useful organism for testing chemical effects on physiology. Whole organism small molecule screens offer significant advantages ...

Identification of Cyclin-dependent Kinase 1 Specific Phosphorylation Sites by an In Vitro Kinase Assay

Identification of Cyclin-dependent Kinase 1 Specific Phosphorylation Sites by an In Vitro Kinase Assay

Siklin bağımlı kinaz 1 tanımlaması belirli fosforilasyon siteleri bir Vitro kinaz tarafından tahlil

Cyclin-dependent kinase 1 (Cdk1) is a master controller for the cell cycle in all eukaryotes and phosphorylates an estimated 8 - 13% of the proteome; ...

Quantification of Hypopigmentation Activity In Vitro

Miktar hipopigmentasyon aktivitesinin in Vitro

This study presents laboratory methods for the quantification of hypopigmentation activity in vitro. Melanin, the major pigment in melanocytes, is ...

Quantification of Coenzyme A in Cells and Tissues

Hücre ve Dokularda Koenzim A'nın Sayısallaştırılması

Emerging research has revealed that the cellular coenzyme A (CoA) supply can become limiting with a detrimental impact on growth, metabolism and survival. ...

Label-Free Immunoprecipitation Mass Spectrometry Workflow for Large-scale Nuclear Interactome Profiling

Büyük Ölçekli Nükleer Etkileşimom Profilleme için Etiketsiz İmmünoprekütle Spektrometresi İş Akışı

Immunoaffinity purification mass spectrometry (IP-MS) has emerged as a robust quantitative method of identifying protein-protein interactions. This ...

An Integrated Raman Spectroscopy and Mass Spectrometry Platform to Study Single-Cell Drug Uptake, Metabolism, and Effects

Tek Hücreli İlaç Alımı, Metabolizması ve Etkileri Üzerine Entegre Raman Spektroskopisi ve Kütle Spektrometresi Platformu

Cells are known to be inherently heterogeneous in their responses to drugs. Therefore, it is essential that single-cell heterogeneity is accounted for in ...

Untargeted Liquid Chromatography-Mass Spectrometry-Based Metabolomics Analysis of Wheat Grain

Hedefsiz Sıvı Kromatografisi-Kütle Spektrometresi Tabanlı Metabolomik Buğday Tanesi Analizi

Understanding the interactions between genes, the environment and management in agricultural practice could allow more accurate prediction and management ...

Evaluating the Effect of Pesticides on the Larvae of the Solitary Bees

Pestisitlerin yalnız arıların larvaları üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi

Current ecological risk assessments of pesticides on pollinators have primarily considered only laboratory conditions. For the larvae of solitary bees, ...

Quantification of Subcellular Glycogen Distribution in Skeletal Muscle Fibers using Transmission Electron Microscopy

İskelet Kas Liflerinde Subsellüler Glikojen Dağılımının İletim Elektron Mikroskobu Kullanılarak Ölçülmesi

With the use of transmission electron microscopy, high-resolution images of fixed samples containing individual muscle fibers can be obtained. This ...

Deciphering Molecular Mechanism of Histone Assembly by DNA Curtain Technique

Chromatin is a higher-order structure that packages eukaryotic DNA. Chromatin undergoes dynamic alterations according to the cell cycle phase and in ...